纹理识别
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基于纹理特征的图像检索系统
这个MATLAB程序提供了一个完整的基于纹理特征的图像检索源码解决方案。纹理特征描述了图像中像素点的空间分布规律，是区别于颜色和形状的图像基本特征之一。基于纹理的图像检索作为当前图像处理与计算机视觉领域的研究热点，能够有效捕捉图像的内在规律和重复性结构。 本程序通过提取输入查询图像的纹理特征，将其与预先生成的图像特征库进行对比。核心实现过程包括：首先对数据库中的所有图像进行预处理，利用特定的纹理提取算法获取多维特征向量；当用户输入一张查询图片时，系统自动提取该图的纹理特征；随后，通过欧氏距离、余弦相似度或 -
基于差分盒计数法的图像分形维数计算系统
本系统专门设计用于利用经典的差分盒计数法（Differential Box Counting, DBC）对二维图像的分形特性进行精确量化评估。分形维数是衡量复杂形貌特征的重要物理参数，反映了物体在非整数维度上的填充能力，广泛应用于材料科学中的表面粗糙度分析、生物医学信号处理、计算机视觉中的纹理识别以及遥感图像的地貌分类。系统实现原理是将二维灰度图像视为三维空间中的曲面，利用不同尺寸的立方盒（Box）对该曲面进行覆盖统计。通过在图像空间划分为固定尺寸s的网格，计算每个网格覆盖范围内像素灰度值的最大值与最小值 -
基于GMRF的图像纹理分割程序
本程序实现了基于高斯马尔可夫随机场（GMRF）模型的图像纹理分析与分割功能。其核心原理是利用统计学方法对图像中目标像素与其空间邻域像素之间的相互依赖关系进行建模，通过捕捉纹理在空间分布上的随机性与结构性特征来实现区域划分。程序主要包含参数估计算法、纹理特征提取、概率密度计算以及最终的分类决策模块。在运行过程中，程序首先对输入图像的各个局部区域进行GMRF模型参数的极大似然估计，建立不同纹理类别的特征空间。接着，利用最大后验概率（MAP）准则或迭代条件模式（ICM）对像素标签进行优化，通过最小化全局能量函数 -
基于Gabor小波变换的图像检索系统
本项目实现了一套完整的基于Gabor小波变换的图像特征检索程序，主要应用于对图像纹理特征敏感的场景。 系统首先对输入的图像库进行预处理，通过多尺度和多方向的Gabor小波滤波器组对图像进行卷积操作，从而在不同频率和空间方向上捕捉图像的局部特征。 在特征提取阶段，系统会计算滤波后图像分量的均值和标准差，以此构造出代表图像纹理信息的特征向量，并将这些向量存储在特征数据库中。 在检索阶段，系统接收用户提供的查询图像，采用同样的算法提取其特征向量，随后通过计算欧氏距离或余弦相似度等匹配准则，在特征库中搜索与查询图 -
基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取与识别系统
该项目利用灰度共生矩阵（GLCM）算法对图像进行深度纹理分析，旨在实现对不同材质或物体的精确识别。系统首先对输入图像进行灰度化和归一化预处理，以消除光照波动对特征提取的影响。核心功能在于构建描述像素间空间相关性的二阶统计矩阵，通过设置多个偏移距离和方向（0度、45度、90度、135度）来全面捕捉图像的局部模式。系统自动计算并提取反映图像物理特性的四大核心纹理参数：对比度用于衡量图像的沟纹深浅；相关性用于反映局部灰度值的线性关系；能量（角二阶矩）用于描述图像灰度分布的均匀性和纹理粗细；同质性（逆差距）用于反 -
纹理模式LBP特征提取与分类系统
本项目旨在通过MATLAB实现基于局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）的图像纹理特征表示与分类。核心功能是通过定义特定的滑动模板对输入图像进行逐像素处理。在每个像素位置，系统将中心像素点与其邻域内的像素值进行比较，根据比较结果（大于或等于中心值为1，小于则为0）生成二进制序列。通过为模板内不同位置的比较结果赋予不同的权重（如2的幂次方），计算其加权总和，从而将图像转换为代表局部纹理特征的新值。系统通过统计变换后图像的直方图来构建全局特征向量，并利用这些特征向量对不同的纹理模式 -
基于Gabor滤波器的图像纹理特征提取与识别系统
该项目利用Gabor滤波器在提取图像局部空间频率和方向性信息方面的优势，实现了一套完整的图像纹理特征提取方案。系统首先根据用户定义的参数自动生成一组具有不同中心频率和旋转方向的二维Gabor核函数。通过将输入图像与该滤波器组执行卷积运算，系统能够提取出图像在多个尺度和方向上的纹理分量。在滤波之后，系统会对每个滤波响应图计算统计特征，如平均幅值、能量分布和标准差，并将这些统计值融合成一个稳健的纹理特征描述符。该系统广泛应用于计算机视觉中的纹理分类、遥感影像分析、指纹识别及人脸识别等领域。其核心价值在于能够模
